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多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
基于数字孪生的智能车间系统仿真加速测试方法 - 爱建模
摘要：为了解决目前可靠性模拟试验环境搭建时间长、难度大的问题，提出了一种基于ＰＣＰ的可靠性模拟试验环境搭建方法，该方案能够在ＰＣＰ上进行ＰＣＰ的可靠性测试，测试环境搭建过程中，保证ＰＣＰ的可靠性，提高ＰＣＰ的可靠性。
汽车智能座舱交互设计研究综述 - 包装工程
1 ）交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段，新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验，繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患；在未来智能座舱发展的第三 阶段，还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 ）舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”，其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景，不仅 需要解决舱内的人机交互问题，也要解决舱外的人机 交互问题，以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题，但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 ）智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分，其交互设 计不是孤立的，需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前，对该问题的研究关注还比较少，有较大的 研究空间。 4 ）智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破，但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分，主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面，具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析，汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下： 1 ）交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流，结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究，将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 ）交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化，但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单，汽车将自发迎合人的自然交互习惯，让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互，从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应，成为情感化的智 能伙伴。 3 ）交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案，不仅从车内场 景扩展到车外场景，也会由单一场景扩展到复合场 景，甚至扩展到智慧生活的任意场景中，并实现交互 模式的订制化，使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 ）交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下，硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善，为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。
德勤智能财务机器人AI FinBot
德勤品牌于 1917 年进入中国市场，在上海开设办事处。如今，德勤中国为中国本土、跨国和成长型企业客户提供全面的审计及鉴证、咨询、财务咨询、风险咨询和税务服务。德勤中国还为中国会计准则、税收制度和专业技能的发展做出了巨大贡献，并将继续做出贡献。如需了解德勤如何在中国发挥重大影响，请访问我们的社交媒体平台 www2.deloitte.com/cn/en/social-media。
2022年脑科学与类脑智能发展态势
[1] 韩雪 , 阮梅花 , 王慧媛 , 等 . 神经科学和类脑人工智能发 展 : 机遇与挑战 . 生命科学 , 2016, 28: 1295-307 [2] Ngai J. BRAIN 2.0: transforming neuroscience. Cell, 2022, 185: 4-8 [3] Mehonic A, Kenyon AJ. Brain-inspired computing needs a master plan. Nature, 2022, 604: 255-60 [4] European Brain Research Area. European Research Inventory and Mapping Report[EB/OL]. (2022-02-15) [2023-01-09].https://www.neurodegenerationresearch. eu/2022/02/ebra-releases-mapping-report-investment- in-european-brain-research-still-vital/ [5] Canadian Brain Research Strategy. Brain Research Must Be a National Priority for the Social, Health, and Economic Advancement of Canada[EB/OL]. (2022-10- 07)[2023-01-09]. https://www.ourcommons.ca/Content/ Committee/441/FINA/Brief/BR11979145/br-external/ CanadianBrainResearchStrategy-e.pdf [6] Canadian Brain Research Strategy. Recruitment for CBRS Indigenous Engagement Sessions[EB/OL].(2022-09-20) [2023-01-09]. https://canadianbrain.ca/recruitment-for- indigenous-engagement-sessions/ [7] Brain/MINDS Beyond expands to the international project for primate brain connectome[EB/OL]. (2022-09-30) [2023-01-09]. https://brainminds-beyond.jp/news/2022/ 09/post_21.html [8] Thiebaut de Schotten M, Forkel SJ. The emergent properties of the connected brain. Science, 2022, 378: 505-10 [9] Axer M, Amunts K. Scale matters: the nested human connectome. Science, 2022, 378: 500-4
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